
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| Directory Scan | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +0 |
Реконструированные HTTP-запросы из серверных логов. Целевые домены скрыты в целях безопасности.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Добавьте 158.173.241.95 в чёрный список файрвола. Проверьте логи на успешные подключения. Включите полное логирование на всех публичных сервисах.
Другие заблокированные IP из той же подсети /24 — признак систематического злоупотребления.
Этот IP проверен по основным DNS-чёрным спискам, используемым почтовыми серверами и файрволами по всему миру.
Проверено: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect. Результаты могут меняться.
158.173.241.95 получил оценку угрозы 70/100 (Высокий). При таком уровне угрозы IP считается высокорисковым. Правила файрвола должны быть обновлены для блокировки трафика с этого источника.
Анализ разведки угроз связал 158.173.241.95 с вредоносной активностью из Stockholm, Sweden, работающий в сети Datacamp Limited. Адрес находится под наблюдением с момента первого обнаружения. Адрес был активен 2 дней в нашей системе мониторинга, произведя 372 подозрительных запросов со скоростью ~186/день. Этот адрес принадлежит дата-центру или облачному хостингу. Хостинговые IP часто используются злоумышленниками, арендующими дешёвые VPS специально для проведения атак. При 70/100 этот IP требует немедленных защитных действий.
Этот IP принадлежит хостинг-провайдеру или дата-центру. Вредоносный трафик из хостинг-инфраструктуры часто исходит от взломанных VPS, арендованных серверов для сканирования или злоупотребления бесплатными облачными аккаунтами.
Tor exit nodes are publicly listed but constantly rotating. While Tor serves essential privacy functions for journalists and activists, it is also used to anonymize attacks. Effective security policies differentiate between blocking and monitoring Tor traffic.
WAFs inspect HTTP traffic to block common attacks but require careful tuning. Overly aggressive rules cause false positives while permissive configurations miss attacks. Modern WAFs combine signature matching with behavioral analysis and machine learning.